大倾角影像匹配粗差剔除的算法优化

本文主要探讨了一种针对大倾角影像匹配中粗差剔除的创新算法，发表于2013年的武汉大学学报·信息科学版。该研究的背景是大倾角影像匹配，如低空影像与近景影像，由于影像特性与匹配技术需求之间的冲突，会导致误匹配率增加，使得匹配误差复杂化，传统的平差方法如选权迭代法和粗差判断方程在处理这类问题时存在局限性。这些问题包括非正态分布的匹配误差、大规模平差模型中的参数不确定性以及图像畸变对粗差判断的困扰。 作者提出的方法基于影像像方曲面元交换，这是一种创新的数学模型，它能够在影像匹配的由粗到精过程中发挥作用。这种方法旨在有效控制匹配误差并修正匹配参数，通过局部解算影像重叠区域，更精确地识别同名点，从而显著降低匹配结果中的粗差。通过实例验证，这种方法能显著提高大倾角影像匹配的质量和效率，尤其是在处理系统误差与粗差混淆的问题时，提供了更为可靠的解决方案。 算法的核心在于利用数学模型描述影像间的相互关系，并结合匹配策略进行精细化处理，这有助于在大倾角影像的复杂环境中提高匹配的稳定性和准确性。收稿日期为2013年6月27日，说明该研究具有即时性和实用性，对于改善大倾角影像匹配领域的实际应用具有重要意义。 总结起来，本文的主要知识点包括：大倾角影像匹配中的粗差问题、传统平差方法的局限、基于像方曲面元交换的粗差剔除算法、局部解算在匹配中的应用以及这种方法在提升匹配质量和效率上的效果。这些内容对于理解大倾角影像处理技术的最新进展和挑战具有价值。